前面幾篇，我已經把 EmbedClaw 的整體架構、上手方式、Tool 擴展講得差不多了。

這一篇我不再重復入門，直接講最近這次更新里最實際的一件事：

這里先把時間線說清楚，避免誤解。

EmbedClaw 最早并不是一開始就支持五家。

最早跑通的，只有 Qwen via DashScope。

直到最近，我才把 DeepSeek / 豆包 / Kimi / 混元 這幾組預設一起補進來。

也就是說：

在最早先把 Qwen 跑通之后，我把多模型切換這件事正式補齊了。

現在，EmbedClaw 可以直接切下面這五家國產模型：

這一篇，我就把這件事一次講清楚：

項目地址：

https://github.com/wireless-tag-com/EmbedClaw

01

為什么這五家我都放進同一條接入鏈路

主要核心是這些都兼容OpenAI的調用方式。

所以你在倉庫里會看到兩件事：

components/embed_claw/llm/ec_llm.c 默認初始化的是 openai provider

components/embed_claw/ec_config_internal.h 里內置了五組模型預設

這意味著，在 EmbedClaw 里切模型，本質上不是重寫 Agent，也不是重寫 Tool。

真正會變的，通常只有三項：

API Key

API URL

Model

這就是我想要的效果。

模型應該是可替換的，而不是把整個工程綁死在某一家平臺上。

02

先說一個最關鍵的點

前面幾篇如果你已經跟著做過，這里我只提醒一句：

真正該改的是 main/ec_config.h，不是組件里的默認配置。

倉庫里的 components/embed_claw/ec_config_internal.h 負責提供默認值，你自己的模型切換和密鑰覆蓋，放到 main/ec_config.h 就夠了。

一個最小模板可以直接寫成這樣：

#defineEC_USE_QWEN 1#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 0#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_API_KEY"

這幾個規則先記住，后面就不會配亂：

如果你想把地址和模型名也一起寫死，可以這樣寫：

#defineEC_LLM_PROVIDER_NAME "openai"#defineEC_LLM_API_URL "https://your-endpoint/v1/chat/completions"#defineEC_LLM_MODEL "your-model-name"#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_API_KEY"

這也是我一直想要的開發體驗：

切模型，應該是改配置，不應該是拆架構。

03

五款大模型

01

通義千問

千問是 EmbedClaw 最早就有的那條鏈路。

它不只是當前默認模型，也是我最早跑通的默認模型。

當前倉庫里的默認值是：

#defineEC_QWEN_LLM_API_URL "https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions"#defineEC_QWEN_LLM_MODEL "qwen-plus"

也就是說，如果你先跑千問，通常只要把 EC_LLM_API_KEY 填進去就夠了。

申請 API Key

打開阿里云 Model Studio API Key文檔

(https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key)

按文檔里的入口進入 API-KEY Management

登錄你的阿里云賬號

創建一個新的 API Key

復制并保存好

配置示例

#defineEC_USE_QWEN 1#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 0#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"

如果你不額外定義 EC_LLM_API_URL 和 EC_LLM_MODEL，EmbedClaw 就會自動落到這組千問預設。

2

DeepSeek

DeepSeek 也是我在倉庫里直接做成預設的一組。

當前默認值是：

#defineEC_DEEPSEEK_LLM_API_URL "https://api.deepseek.com/v1/chat/completions"#defineEC_DEEPSEEK_LLM_MODEL "deepseek-chat"

切過去很簡單，關掉千問，打開 EC_USE_DEEPSEEK，然后換成你自己的 Key 就行。

申請 API Key

打開DeepSeek首頁(https://deepseek.com/)

選擇API開放平臺

創建 API Key

配置示例

#defineEC_USE_QWEN 0#defineEC_USE_DEEPSEEK 1#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 0#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_DEEPSEEK_API_KEY"

如果你想先確認是不是平臺側問題，我建議先拿一條最小請求把接口測通：

curl https://api.deepseek.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_DEEPSEEK_API_KEY" \ -d '{ "model":"deepseek-chat", "messages": [ { "role":"user","content":"hello" } ] }'

這是我自己調接口時常用的辦法。

先把云端接口確認沒問題，再回頭看設備側日志，排查會快很多。

03

豆包

豆包這條線我想多說一句。

我在倉庫里也給它做了預設，但豆包的實際接入，最好不要只靠默認值去猜。

因為不同區域、不同控制臺入口、不同開通模型，最后拿到的 URL 和 model 可能并不完全一樣。

當前倉庫默認值是：

#defineEC_DOUBAO_LLM_API_URL "https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/chat/completions"#defineEC_DOUBAO_LLM_MODEL "doubao-seed-2-0-pro-260215"

但如果你控制臺里已經給了明確的地址和模型名，我還是建議你直接覆蓋掉。

申請 API Key

打開豆包API

點擊開啟AI新體驗

點擊 API 接入

點擊創建

完成認證

開通模型后復制 URL、model 和 API Key

推薦配置

#defineEC_USE_QWEN 0#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 1#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 0#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_DOUBAO_API_KEY"#defineEC_LLM_API_URL "控制臺給你的 URL"#defineEC_LLM_MODEL "控制臺給你的 model"

這條線我更推薦你按控制臺實際值來配，而不是完全依賴倉庫默認值。

這樣最穩。

04

Kimi

Kimi 這邊的接入也已經內置好了。

當前默認值是：

#defineEC_KIMI_LLM_API_URL "https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions"#defineEC_KIMI_LLM_MODEL "kimi-k2.5"

這條線的思路和前面一樣，切換成本非常低。

申請 API Key

打開Kimi開放平臺

點擊開始構造

選擇API Key管理，并創建 API Key

輸入 API 名稱，選擇 default 項目

復制 API Key

配置示例

#defineEC_USE_QWEN 0#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 1#defineEC_USE_HUNYUAN 0#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_KIMI_API_KEY"

如果你后面想換成 Kimi 的其它具體模型，也一樣，顯式覆蓋 EC_LLM_MODEL 就行。

05

騰訊混元

很多人更熟悉“騰訊元寶”這個名字。

但對開發者來說，真正對應的接入能力其實是“騰訊混元”API。

元寶是產品，混元是底層模型。

當前倉庫默認值是：

#defineEC_HUNYUAN_LLM_API_URL "https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1/chat/completions"#defineEC_HUNYUAN_LLM_MODEL "hunyuan-turbos-latest"

申請 API Key

打開騰訊混元大模型

創建API key

點擊查看,然后復制 API Key 即可

配置示例

#defineEC_USE_QWEN 0#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 1#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_HUNYUAN_API_KEY"

如果騰訊云控制臺給了你明確模型名，那就把 EC_LLM_MODEL 一起寫上，不用依賴默認值。

04

最后給一份通用模板

如果你只是想先把其中一家跑起來，那下面這份 main/ec_config.h 模板可以直接改：

#defineEC_USE_QWEN 0#defineEC_USE_DEEPSEEK 0#defineEC_USE_DOUBAO 0#defineEC_USE_KIMI 0#defineEC_USE_HUNYUAN 1#defineEC_LLM_PROVIDER_NAME "openai"#defineEC_LLM_API_KEY "YOUR_API_KEY"/* 平臺如果給了明確 URL 和 model，建議直接寫 *//* #define EC_LLM_API_URL "https://your-endpoint/v1/chat/completions" *//* #define EC_LLM_MODEL "your-model-name" *//* 可選 *//* #define EC_SECRET_SEARCH_KEY "YOUR_TAVILY_API_KEY" *//* #define EC_SECRET_FEISHU_APP_ID "YOUR_FEISHU_APP_ID" *//* #define EC_SECRET_FEISHU_APP_SECRET "YOUR_FEISHU_APP_SECRET" */

你把其中一家打開，把 Key 填進去，基本就能開始測。

05

寫在最后

這次之所以能比較快地把這五家補進來，一個很現實的原因就是：

它們本身都能走 OpenAI-Compatible 這條調用鏈路。

如果你手上還有自己常用、也支持 OpenAI-Compatible 調用的大模型，歡迎繼續往里加。

希望大家可以多多的參與進來，改造EmbedClaw。